মেনা নিউজওয়্যার , সান ফ্রান্সিসকো : বিশ্বব্যাপী ওষুধ প্রস্তুতকারকরা ক্লিনিকাল উন্নয়নের সবচেয়ে সময়সাপেক্ষ অংশগুলিকে সংকুচিত করার জন্য কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা ব্যবহার ক্রমবর্ধমানভাবে করছে, ট্রায়াল সাইট নির্বাচন, অংশগ্রহণকারীদের স্ক্রিনিং, ডেটা প্রবাহ পর্যবেক্ষণ এবং নিয়ন্ত্রক নথি সংগ্রহের মতো কাজে প্রযুক্তি প্রয়োগ করছে। নির্বাহী এবং বিনিয়োগকারীরা সাম্প্রতিক শিল্প ব্রিফিংয়ে পরিবর্তনের বর্ণনা দিয়েছেন, কারণ কোম্পানিগুলি দেরী-পর্যায়ের প্রোগ্রামগুলিতে সময়সীমা সংক্ষিপ্ত করার এবং ম্যানুয়াল কাজ কমানোর ব্যবহারিক উপায়গুলি সন্ধান করে।
যেসব সরঞ্জাম মোতায়েন করা হচ্ছে তার মধ্যে রয়েছে মেশিন-লার্নিং সিস্টেম যা কর্মক্ষমতা এবং রোগীর ডেটা বিশ্লেষণ করে, থেকে শুরু করে জেনারেটিভ এআই সফ্টওয়্যার যা প্রযুক্তিগত পাঠ্য খসড়া এবং পরীক্ষা করে। কোম্পানিগুলি প্রথমে অপারেশনাল পদক্ষেপগুলিতে মনোনিবেশ করেছে যা নিয়মিতভাবে ট্রায়ালগুলিকে ধীর করে দেয়, যার মধ্যে রয়েছে সময়মতো নিয়োগের সম্ভাবনা থাকা স্থানগুলি চিহ্নিত করা, স্থানীয় প্রয়োজনীয়তার সাথে প্রোটোকল সারিবদ্ধ করা এবং বিশ্বব্যাপী ফাইলিং জুড়ে হাজার হাজার পৃষ্ঠায় চলতে পারে এমন মানসম্মত নথি প্রস্তুত করা।
নোভার্টিস সময় সাশ্রয়ের সবচেয়ে স্পষ্ট উদাহরণগুলির মধ্যে একটি উল্লেখ করেছে। কোলেস্টেরল-হ্রাসকারী থেরাপি লেকভিওর সাথে সম্পর্কিত ১৪,০০০ রোগীর উপর একটি দেরী-পর্যায়ের কার্ডিওভাসকুলার ফলাফল গবেষণা শুরু করে, কোম্পানিটি বলেছে যে AI সম্ভাব্য ট্রায়াল সাইটগুলিকে সংকুচিত এবং র্যাঙ্ক করতে সাহায্য করেছে, যা সাধারণত চার থেকে ছয় সপ্তাহের নির্বাচন প্রক্রিয়াকে দুই ঘন্টার সেশনে পরিণত করে। নোভার্টিস বলেছে যে পদ্ধতিটি লক্ষ্যমাত্রার কাছাকাছি শেষ হওয়া তালিকাভুক্তিকে সমর্থন করে।
জিএসকে জানিয়েছে যে, দেরী পর্যায়ের হাঁপানি গবেষণায় কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (এআই) অন্তর্ভুক্ত ডিজিটাল সরঞ্জাম ব্যবহার করে পরিমাপযোগ্য খরচ হ্রাস পেয়েছে। কোম্পানিটি জানিয়েছে যে ডেটা হ্যান্ডলিং এবং অধ্যয়ন কার্যক্রমের সাথে যুক্ত ম্যানুয়াল কাজ কমিয়ে তারা প্রায় ৮ মিলিয়ন পাউন্ড সাশ্রয় করেছে, যা নতুন ওষুধ আবিষ্কারের অন্তর্নিহিত বিজ্ঞান জটিল এবং ধীর থাকা সত্ত্বেও কেন বৃহৎ নির্মাতারা অটোমেশনে বিনিয়োগ করছে তা তুলে ধরে।
ক্লিনিকাল ডেভেলপমেন্টে অপারেশনাল অটোমেশন
ট্রায়াল এক্সিকিউশনের বাইরেও, কোম্পানিগুলি নিয়ন্ত্রক জমা ত্বরান্বিত করার জন্য AI ব্যবহার করছে, যেখানে পুনরাবৃত্তিমূলক খসড়া তৈরি এবং ক্রস-চেকিং মাসের পর মাস ধরে বড় দলকে গ্রাস করতে পারে। বেশ কিছু ওষুধ প্রস্তুতকারক বলেছেন যে তারা ক্লিনিকাল স্টাডি রিপোর্টের বিভাগগুলির প্রথম খসড়া তৈরি করতে, ট্রায়াল আউটপুটগুলিকে মানসম্মত টেমপ্লেটে রূপান্তর করতে এবং নিয়ন্ত্রকদের জন্য প্যাকেজ চূড়ান্ত করার আগে টেবিল, বর্ণনা এবং পরিশিষ্ট জুড়ে ধারাবাহিকতা পরীক্ষা চালানোর জন্য জেনারেটিভ AI ব্যবহার করছেন।
কিছু কোম্পানি সীমিত মানব ইনপুট সহ বহু-পদক্ষেপের কর্মপ্রবাহ সম্পন্ন করার জন্য ডিজাইন করা "এজেন্টিক" সিস্টেমগুলিও পরীক্ষা করছে, যেমন একাধিক অভ্যন্তরীণ ডাটাবেস থেকে তথ্য সংগ্রহ, কাঠামোগত সারাংশ তৈরি করা এবং প্যাকেজিং ফলাফল জমা দেওয়ার জন্য প্রস্তুত ফর্ম্যাটে তৈরি করা। পরামর্শদাতা সংস্থা ম্যাককিনসে অনুমান করেছে যে আরও স্বায়ত্তশাসিত AI পাঁচ বছরে ক্লিনিকাল উন্নয়নে উৎপাদনশীলতা 35% থেকে 45% বাড়িয়ে তুলতে পারে, একটি পরিসংখ্যান কোম্পানিগুলি উল্লেখ করেছে যে তারা একক গবেষণার বাইরেও পাইলট স্কেল করছে।
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা-উত্পাদিত প্রমাণের জন্য নিয়ন্ত্রক রেলিং
যখন আউটপুট নিরাপত্তা, কার্যকারিতা বা মানের উপর সিদ্ধান্তগুলিকে প্রভাবিত করতে পারে, তখন AI কীভাবে ব্যবহার করা হবে সে সম্পর্কে নিয়ন্ত্রকরা প্রত্যাশাগুলিকে আনুষ্ঠানিকভাবে রূপ দিতে শুরু করেছেন। মার্কিন খাদ্য ও ওষুধ প্রশাসন ২০২৫ সালের জানুয়ারিতে ব্যবহারের একটি নির্দিষ্ট প্রেক্ষাপটে AI মডেলগুলির বিশ্বাসযোগ্যতা মূল্যায়নের জন্য একটি ঝুঁকি-ভিত্তিক কাঠামো তৈরি করে খসড়া নির্দেশিকা জারি করে, যার মধ্যে প্রমাণ তৈরিতে মডেলটি যে ভূমিকা পালন করে তার সমানুপাতিক ডকুমেন্টেশন এবং পরীক্ষা অন্তর্ভুক্ত থাকে।
২০২৬ সালের জানুয়ারিতে, এফডিএ এবং ইউরোপীয় মেডিসিন এজেন্সি ওষুধ উন্নয়নে "ভালো এআই অনুশীলন"-এর জন্য যৌথ নির্দেশিকা নীতি প্রকাশ করে, যেখানে ক্লিনিকাল ট্রায়াল থেকে শুরু করে উৎপাদন এবং সুরক্ষা পর্যবেক্ষণ পর্যন্ত বিভিন্ন পর্যায়ে এআই প্রয়োগের জন্য বিস্তৃত শাসন এবং জীবনচক্র বিবেচনার বর্ণনা দেওয়া হয়েছে। পৃথকভাবে, এফডিএ আরও বলেছে যে পর্যালোচনা প্রক্রিয়ায় কর্মীদের পুনরাবৃত্তিমূলক কাজগুলি পরিচালনা করতে সহায়তা করার জন্য এটি অভ্যন্তরীণভাবে এআই সরঞ্জাম স্থাপন করছে।
এই খাত জুড়ে, নির্বাহীরা জোর দিয়ে বলেছেন যে বর্তমান, যাচাইযোগ্য লাভগুলি কেবল AI এর মাধ্যমে যুগান্তকারী ওষুধ তৈরির পরিবর্তে কার্যকরকরণ এবং ডকুমেন্টেশনের উপর কেন্দ্রীভূত। গ্রহণের প্রসারের সাথে সাথে, কোম্পানিগুলি ট্র্যাক করছে যেখানে অটোমেশন ট্রায়াল অপারেশন এবং জমা দেওয়ার প্রস্তুতির গতি এবং গুণমান উন্নত করে, একই সাথে ক্লিনিকাল রায় এবং চূড়ান্ত নিয়ন্ত্রক জবাবদিহিতার জন্য মানব তত্ত্বাবধান বজায় রাখে।
"ঔষধ উন্নয়নে AI ব্যবহারের জন্য FDA এবং EMA নীতিমালার রূপরেখা" পোস্টটি প্রথম UAE Gazette- এ প্রকাশিত হয়েছে।